数据集分析与数据挖掘技术作业指导书.docVIP

数据集分析与数据挖掘技术作业指导书

TOC\o1-2\h\u11637第一章数据集概述 2

109861.1数据集来源及背景 2

139341.2数据集结构分析 2

108591.3数据集预处理方法 3

25676第二章数据清洗与预处理 3

104462.1数据清洗方法 3

106992.2数据完整性检查 4

31962.3数据规范化与标准化 4

327362.4数据集划分 5

11773第三章数据可视化与分析 5

150293.1数据可视化技术 5

326603.2数据分布分析 6

80243.3数据相关性分析 6

98823.4异常值检测 6

2073第四章数据挖掘基本概念 7

156084.1数据挖掘定义及分类 7

52984.2数据挖掘任务 7

253944.3数据挖掘流程 8

32284.4数据挖掘工具 8

20431第五章关联规则挖掘 8

34075.1关联规则基本概念 8

120865.2Apriori算法 9

110665.3FPgrowth算法 9

325615.4关联规则应用 9

9138第六章聚类分析 10

111836.1聚类分析基本概念 10

284616.2常见聚类算法 10

78106.3聚类结果评估 10

160056.4聚类应用实例 11

16941第七章分类与预测 11

7857.1分类与预测基本概念 11

143347.2常见分类算法 11

247967.2.1决策树 11

174087.2.2支持向量机（SVM） 12

90297.2.3朴素贝叶斯 12

178127.2.4K最近邻（KNN） 12

204147.2.5随机森林 12

24757.3模型评估与选择 12

39887.3.1准确率（Accuracy） 12

276407.3.2精确率（Precision）与召回率（Recall） 12

125147.3.3F1值 12

98787.3.4交叉验证 12

164057.4分类应用实例 12

27636第八章降维技术 13

17188.1降维基本概念 13

12838.2主成分分析（PCA） 13

249118.3特征选择与特征提取 13

158718.3.1特征选择 13

116858.3.2特征提取 14

323238.4降维应用实例 14

234578.4.1面部识别 14

30888.4.2文本分类 14

160268.4.3股票市场预测 14

171948.4.4语音识别 14

27106第九章时间序列分析 14

321809.1时间序列基本概念 14

314249.2时间序列模型 15

104329.3时间序列预测方法 15

8369.4时间序列应用实例 15

2655第十章数据挖掘在实际应用中的挑战与展望 16

935710.1数据挖掘面临的挑战 16

1157710.2数据挖掘发展趋势 16

729410.3数据挖掘在行业中的应用 16

1791910.4数据挖掘与人工智能的融合 17

第一章数据集概述

1.1数据集来源及背景

本研究所采用的数据集来源于我国某知名电商平台，该平台拥有丰富的用户购物行为数据。数据集收集了从某年某月到某年某月的用户购买记录，共计数百万条数据。这些数据涵盖了用户的基本信息、购买行为、商品信息等多个维度，为研究用户购买行为、商品推荐等提供了丰富的数据支持。该电商平台在我国市场占有较高份额，数据具有较好的代表性，为本研究提供了可靠的数据基础。

1.2数据集结构分析

数据集主要由以下几个部分组成：

（1）用户信息：包括用户ID、性别、年龄、职业等基本信息。

（2）商品信息：包括商品ID、商品名称、商品类别、价格、库存等。

（3）购买行为记录：包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量、购买金额等。

（4）用户评价：包括用户ID、商品ID、评价时间、评分、评价内容等。

以下对数据集各部分进行详细分析：

（1）用户信息：数据集中包含约50万用户信息，用户性别分布较为均衡，年龄主要集中在2040岁之间，职业涵盖各类行业。

（2）商品信息：数据集中包含约10万件商品信息，商品类别涵盖电子产品、家居用品、食品等多个领域，价